如何确定发生次数最多的10公里间隔？

Question

我在高速公路上发生了一系列事故。我需要确定发生事故最多的x公里长。

在我的例子中，虚构的高速公路有100公里长，我想找出“最危险”的10公里长，事故最多的地方。

我想出了以下的..。

library(tidyverse)

df <- tibble(
  id = seq(1, 100,1),
  km = round(runif(100, 0, 100))
)


df %>%
  mutate(
    interval = cut_interval(km, n = 11)
  ) %>%
  count(interval)

问题是这种方法分析固定应力。例如，这种方法不分析从14公里到23公里范围内发生的事故数量。

我怎样才能找到事故最多的10公里范围呢？

我想我可以迭代并创建重叠范围，然后进行计数。不管怎样，有没有更简单或更直接的方法？有任何现有的包可以在这样的间隔内工作吗？

Answer 1

试着按公里排列，然后取过去十分钟的滚动总和。你可以很容易地找到最大滚动和之后，并假设最大是前十公里。

library(tidyverse)
library(RcppRoll)


set.seed(11)

tibble(
  id = seq(1, 100,1),
  km = round(runif(100, 0, 100))) %>%
  group_by(km) %>%
  summarise(accidents = sum(id)) %>%
  complete(km = 1:100, fill = list(accidents = 0)) %>%
  arrange(km) %>%
  mutate(rolling_sum = roll_sum(accidents, 10, fill = NA, align = "right")) %>%
  slice(which.max(rolling_sum))

# # A tibble: 1 × 3
#      km accidents rolling_sum
#   <dbl>     <dbl>       <dbl>
# 1    25        41        1189

Answer 2

有92段10公里长的公路，从0:9到91:100。使用sapply和一个简单的逻辑测试，很容易获得这10公里长的每一段的事故数量：

mva <- sapply(0:91, function(x) length(which(df$km > x & df$km < (x + 10)))) 

mva
#>  [1] 13 13 11 10 10 11 11 11 13 11 14 13 14 14 11  9  9  8  9  6  6  5  8
#> [24] 10 14 15 16 15 16 16 16 14 12  9  6  6  8  7  8 11 12 14 13 13 12 13
#> [47] 16 16 14 12 10 11 11 11  8  5  5  3  3  3  2  2  2  2  3  2  2  3  3
#> [70]  3  4  5  5  5  5  6  5  5  8  8  9  9  8  8  8  9 10  8  8  6  6  7

要找到最危险的路段，我们可以：

which(mva == max(mva))
#> [1] 27 29 30 31 47 48

我们可以看到，在27-36公里、29-38公里、30-39公里、31-40公里、47-56公里和48-57公里的路段上，每个路段都发生了16起事故。